内容简介

这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效。可复用、可扩展的机器学习模型，从而实现Al工程化落地的著作。本书由国内Al领域的独角兽企业第四范式的联合创始人领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps进行了全面的讲解。

本书的主要内容包括如下9个方面：

（1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理；

（2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之j间如何协作；

（3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础；

（4） MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具链Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具；

（5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案；

（6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验；

（7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MILOps成熟度模型的划分；

（8）针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践，帮助他们量身定做MLOps策略；

（9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融入MLOps实践。

本书深入浅出、循序渐进地讲解了如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。同时，本书通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及学会应用MLOps解决实际问题。 V7ew2vviZqS8YD97psSOsJ9zt03tdloFVxzkR17vuOI/IZMC1PoZPbIBv+9aQl1M